由角噪声及目标闪烁引起的比例导引制导误差研究

研究了雷达导引头接收机中的角噪声(热噪声)以及目标闪烁对比例导引制导精度的影响。首先根据实际问题的物理意义建立比例导引制导系统模型。考虑到角噪声的带宽远远大于系统带宽,认为角噪声实质上是白噪声;认为低频目标闪烁近似于白噪声通过一阶惯性环节所得到的有色噪声。仿真结果证明,由角噪声以及目标闪烁引起的制导误差与导引头动力学特性和自动驾驶仪动力学特性密切相关;当制导时间较长时,由角噪声引起的脱靶量基本上与制导时间无关,采用频率捷变技术可以有效地降低目标闪烁对制导误差的影响。

一种采用自适应测角噪声的交互多模型跟踪方法

针对转换瑞利滤波器(SRF)由于测角误差先验信息不准确而导致跟踪性能退化的问题,提出了一种基于交互式多模型转换瑞利滤波器(IMM-SRF)的目标跟踪方法。该方法采用多个不同测角噪声水平的SRF模型进行滤波,并且通过对滤波结果的自适应加权融合解决测角误差未知的问题。与SRF方法相比,该方法无需测角误差的先验信息,鲁棒性和实用性更好。仿真结果表明,IMM-SRF方法可实现对匀速运动和曲线运动目标的准确跟踪,并且收敛速度也较快,验证了所提方法的有效性。

谱估计法在反舰导弹雷达角噪声仿真中的应用

综合考虑海面目标反射中心引起的雷达角闪烁噪声和目标振幅起伏两项因素,采用频谱分析法,建立了作用于反舰导弹雷达导引头的雷达角噪声仿真模型,并用谱估计法进行了校验.从仿真结果可以看出,所建仿真模型是可信和可用的.

角闪烁噪声测量条件下的剩余飞行时间估计

针对雷达导引头角闪烁噪声测量条件下的机动目标,研究剩余飞行时间计算方法;建立了闪烁噪声计算模型;在粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的基础上,推导了扩展卡尔曼粒子滤波算法的实现过程;根据估计结果建立了剩余飞行时间计算模型,在剩余飞行时间表达式中考虑了目标机动加速度的影响;仿真结果表明,基于机动目标当前统计模型的扩展卡尔曼粒子滤波算法对闪烁噪声测量条件下的机动目标具有良好的跟踪性能,对剩余飞行时间具有较高的估计精度。

角闪烁噪声下的集中式MIMO雷达自适应资源分配算法

为解决角闪烁噪声下集中式多输入多输出(multi-input and multi-output,MIMO)雷达的资源优化分配问题,设计了一种面向多目标跟踪任务的自适应资源分配算法。首先采用平方根容积粒子滤波(square-root cubature particle filter,SCPF)算法对各目标状态进行估计,并根据其估计值来计算条件后验克拉美罗下界,从而建立起角闪烁噪声下的跟踪误差评价准则。再依据功率和带宽与条件后验克拉美罗下界(predicted conditional Cramer Rao lower bound,PC-CRLB)间的函数关系,建立起非凸优化模型。随后运用凸松弛技术和循环最小化算法将非凸优化问题转换为一系列凸优化问题,运用半正定规划(semi-definite programming,SDP)算法结合Frank-Wolfe可行方向法进行求解,从而实现资源自适应分配。最后通过仿真验证了不同场景下所提算法的有效性。

角闪烁噪声下的高斯和容积卡尔曼滤波算法

开展角闪烁噪声下的目标跟踪问题研究对提高传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的非高斯特性是一个长期困扰研究者的难点。针对该问题,首先通过理论分析指出了容积粒子滤波(cubature particle filter,CPF)在角闪烁噪声下的性能缺陷。其次,基于高斯和滤波(Gaussian sum filter,GSF)框架和容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法,提出了适用于角闪烁下的高斯和容积卡尔曼滤波(Gaussian sum cubature Kalman filter,GSCKF)算法,该算法将目标后验概率密度用高斯密度加权求和近似,通过多路并行的CKF实现状态预测与量测更新,同时利用模型降阶算法限制高斯分量数目的增长,能应用于非线性、非高斯条件的状态估计。最后,设计了仿真实验对GSCKF和CPF的跟踪精度、鲁棒性和计算复杂度进行了对比。

雷达制导系统噪声对制导精度的影响

采用伴随法得到系统伴随模型,然后使用时间尺度变换法和传递函数变换法对伴随模型无量纲化,分析得到角噪声和目标闪烁是影响雷达制导系统制导精度的重要因素,它们产生的脱靶量不随末导时间的增大而减小趋于零。通过研究脱靶量均方根值相对目标闪烁均方根值的比值,表明制导精度与闪烁频率密切相关。研究结果对型号研制的早期阶段有重要意义。

热像仪暗角补偿研究

针对热像仪普遍存在的暗角噪声进行了分析,提出了一种基于参考辐射源进行暗角噪声补偿的方法。探讨了传统非均匀性校正方法对暗角噪声进行补偿的优劣性,并提出了一种改进的神经网络校正算法。基于Retinex理论提出了一种基于单帧图像快速去除暗角噪声的方法,实验结果表明,该算法可以有效去除暗角噪声。

噪声接入比例导引系统的简化分析

将无量纲及归一化方法引入对角噪声及闪烁噪声接入的比例导引系统的简化分析中。并结合统计学的方法——伴随法来简化系统并分析脱靶量的统计学特征。得到了角噪声与闪烁噪声接入比例导引系统后,不同参数对脱靶量的统计学上的精确的影响。为制导律的设计提供了理论依据。

红外寻的导弹舵机舵偏角速率需求分析

红外寻的导弹输入噪声主要有视线角测量噪声、闪烁噪声、目标均匀分布机动噪声。从红外寻的导弹输入噪声的角度,利用伴随分析方法,对舵机舵偏角速率的需求进行了分析。通过分析可知,目标机动对舵机角速率的需求很小,闪烁噪声对舵机角速率需求较大。

角闪烁下基于变分贝叶斯-交互式多模型的目标跟踪

开展角闪烁噪声下的目标跟踪研究对提升传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的分布未知和非平稳特性是长期困扰研究者的难点。针对该问题,该文首先给出角闪烁下基于变分贝叶斯参数学习的跟踪滤波理论框架。其次,提出一种联合估计运动状态和闪烁噪声分布的变分贝叶斯-交互式多模型(VB-IMM)算法,该算法通过设计多个并行的跟踪模型处理角闪烁的跟踪问题,同时利用变分贝叶斯方法实现闪烁噪声分布参数的在线学习,并反馈给跟踪模型,实时调整跟踪模型参数。最后,设计了仿真实验对算法在闪烁噪声分布未知和非平稳条件下的跟踪性能进行了验证,同时对算法的计算复杂度进行了仿真分析。仿真结果表明,在量测噪声分布未知和非平稳条件下,VB-IMM具有较高的跟踪精度,且算法复杂度较小,易于实现。

基于伴随法的比例导引制导精度研究

根据初始瞄准误差、导引头角噪声、目标闪烁的特点,分别建立对应的比例导引制导模型,广泛采用伴随法,得到其伴随模型,并利用无量纲归一化方法,得到无量纲脱靶量与制导系统各参数的关系,仿真结果表明制导系统的脱靶量与有效导航比、系统阻尼、带宽与脱靶量密切相关,低阻尼、低带宽对制导系统的脱靶量有不利的影响;由角噪声、目标闪烁引起的脱靶量并不随末导时间的延长而减小趋于零,而是趋于稳定的常值。

导引头测量误差对脱靶量的影响

以寻的导弹制导系统数学模型为背景，研究导引头测量误差对脱靶量的影响。根据导引头测量视角速度原理，在引入角噪声的条件下，通过仿真计算，对结果进行统计分析，给出寻的导弹终端脱靶量的数量级。

面阵探测器点目标探测随机误差度量方法研究

为了提高星地光通信中捕获跟踪瞄准系统的目标探测精度,需要对面阵探测器上信标光斑位置探测的随机误差进行高精度分析评估。基于影响光斑探测的多种随机因素,建立了不依赖于目标信号点扩散函数的质心定位噪声等效角(NEA)模型,并仿真了不同因素对NEA的影响。结果显示,不同目标信号点扩散函数下的NEA的变化趋势相似:随噪声的增大而增大,随信号强度的增大而减小,随光斑半径的增大而增大。不同目标信号点扩散函数下所计算出的NEA数值不同,最大差异小于30%。研究结论为目标位置探测的随机误差提供了测量方法和理论分析依据,对远距离星地光通信链路的建立与保持具有重要意义。